NaN == NaN 结果为什么
时间: 2023-09-04 12:12:56 浏览: 52
NaN(Not a Number)表示不是一个数字,因此 NaN 与任何值都不相等,包括 NaN 本身。所以,NaN == NaN 的结果为 false。
例如,在 JavaScript 中,当你尝试将一个数字与字符串进行比较时,结果会是 NaN,因为不能将字符串与数字进行比较。同样的,0 除以 0 的结果也是 NaN。
在 JavaScript 中,可以使用 isNaN() 函数来判断一个值是否是 NaN。例如:
```
console.log(isNaN(NaN)); // true
console.log(isNaN(10)); // false
console.log(isNaN('10')); // false
console.log(isNaN(true)); // false
```
相关问题
为什么numpy.nan == numpy.nan输出结果为False
在NumPy中,`numpy.nan`表示一个特殊的非数值(NaN),而NaN是一个特殊的浮点数,它不等于任何其他值,包括自己。这是因为NaN的定义是一个不确定的或未定义的值,无法与其他值进行比较来判断相等性。
在NumPy中使用`==`运算符比较两个NaN时,结果将始终为False。这是为了遵循IEEE浮点数标准,该标准指定NaN与任何值都不相等,包括自身。
如果要检查一个值是否为NaN,应使用`numpy.isnan()`函数,它会返回一个布尔值,表示给定值是否为NaN。例如,`numpy.isnan(numpy.nan)`将返回True。
上述结果为什么是nan
在你的代码中,出现NaN的可能原因是损失函数计算的结果溢出或无效。这可能是由于学习率(lr)设置过大导致的,或者是初始参数设置不合适导致的。
建议尝试以下几种解决方法:
1. 降低学习率(lr):尝试将学习率设置为一个较小的值,例如0.001,以避免梯度爆炸或参数更新过大。
2. 重新初始化模型参数:尝试使用不同的初始化策略或者重新初始化模型参数,确保初始参数不会导致数值溢出或无效。
3. 检查数据:检查输入数据是否存在异常值或缺失值,并进行必要的数据清洗和预处理。
4. 使用其他优化器:尝试使用其他的优化器,例如Adam或RMSprop,以获得更好的收敛性和数值稳定性。
5. 调整模型结构:如果问题仍然存在,可能需要重新设计模型结构或调整模型超参数,以提高数值稳定性和收敛性。
通过尝试以上方法,你可以解决NaN的问题并获得有效的训练结果。